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可持续的智能计算和通信-Pune
Vishwanath Karad MIT世界和平大学（MIT-WPU）是印度享有声望的世界一流的高等教育机构，拥有一项杰出的40年遗产，致力于促进学术界的卓越表现。与全球校友网络组成了超过100,000名专业人士，MIT-WPU一直提供出色的教育成果。该机构提供了150多个本科生和研究生课程，这些课程经过深思熟虑，旨在在理论基础和实际应用之间取得平衡。教学方法优先考虑体验式学习，使学生能够将知识转化为现实世界的技能。这是通过沉浸式实习和宝贵的导师洞察力来促进的，这些洞察力是个人和专业成长的催化剂。在MIT-WPU，我们为学生提供无与伦比的体验学习机会，这些机会无缝地将学术产品与和平研究，瑜伽和冥想中的课程融合在一起。这里的学生在这里获得各种各样的体育机会，沉浸式计划，实习以及全年的校园活动和文化俱乐部，旨在促进我们学生的整体发展。跨越了65英亩的土地，MIT-WPU自豪地举办了一系列由行业赞助的实验室，这些实验室推动了破土动工研究，从而巩固了我们作为学术卓越最重要的大学之一的地位。我们的机构在促进跨学科研究的独特学术环境中蓬勃发展，积极培养一个环境，在这种环境中，我们不仅支持追求知识，而且还优先考虑具有深远的全球影响的发现。
紧张的Moiré晶格中的半经典量化条件
近几十年来，科学家掌握了由单个原子或分子层组成的二维晶体的创建。当这些晶体被轻微的偏移或旋转堆叠时，它们会产生大规模的干扰模式，称为Moiré模式。在这样的莫伊尔材料中，电子状态与莫伊尔图案的周期性一致，而不是原始晶体的周期性，对材料的电子特性产生了深远的影响。扭曲的双层石墨烯（TBG），其中两层石墨烯略有扭曲，是这种现象的主要例子。石墨烯是一种二维晶体，该晶体由排列在蜂蜜梳子晶格中的单层碳原子形成。当以特定的扭曲角度堆叠（称为魔法角度）时，TBG具有显着的特性，包括非常规超导性和低能量处的电子带结构的区别。Tarnopolsky，Kruchkov和Vishwanath [TKV19]引入了TBG的手性连续体模型，该模型通过精确地展示了Bloch-Floquet乐队，从而捕捉了TBG魔法角度的这种基本性质。在[bewz21，bewz22]中显示，由于扭曲角度非常小，几乎每个接近零能量的频段基本上都是为此模型的。在本文中，我们研究了Timmel和Mele [TM20]引入的上述手性模型的类似物，其中Moiré-type结构通过应用物理菌株在一个维度中占据一维。虽然此模型确实
![拓扑带和异常大厅晶体最近突破性实验[1-3]中的层层天际[1-3]鉴定](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a16a147c34bb7d9c5aaf53365a576510b45efe3c.webp)
拓扑带和异常大厅晶体最近突破性实验[1-3]中的层层天际[1-3]鉴定
在拓扑带和异常的大厅晶体最近突破性实验[1-3]中的Skyrmions已鉴定出二维平台中的分数Chern绝缘子阶段。尽管没有外部磁场，但这些阶段破坏了时间转换对称性，并且与著名的分数量子厅效应表现出很强的相似性。他们提出了拓扑平坦带（没有动能）和兰道水平之间的广泛类比[4]。对于一类特定的实验相关带（称为理想频段），甚至在这些频段和常规的Landau级别之间建立了映射。此映射通常将[5]与频带的轨道绕组联系起来，称为Skyrmion，类似于磁系统中的非平凡自旋纹理。这项实习的目的是研究拓扑平坦带中轨道天空的形成。通过求解具有超晶格（Moiré）电势的连续模型，将研究拓扑轨道天空的稳健性，以超出理想情况以外的通用频段。一个目的是探索实际空间和动量拓扑之间的Landau水平二元性如何扩展到真正的拓扑结束。此外，电子相互作用可以稳定具有拓扑特性的Wigner晶体[6]。使用Hartree-fock方法，将研究这种对称性状态的轨道天空纹理。典型的示例将包括扭曲的双层石墨烯，扭曲过渡金属二分法和菱形多层石墨烯的模型。[1] arXiv:2408.12652 [6] Dong, Wang, Vishwanath, Parker, PRL 2024 Please, indicate which speciality(ies) seem(s) to be more adapted to the subject: Condensed Matter Physics: YES Soft Matter and Biological Physics: NO Quantum Physics: YES Theoretical Physics: YES
使用机器学习预测学生的位置...
4教授，Vishwanath Karad博士的MIT世界和平大学浦那，印度摘要从学术界到劳动力的过渡标志着学生的关键关键，并能够预测他们的安置成功变得越来越重要。 本文对用于预测学生安排的机器学习（ML）模型进行了彻底的比较分析。 它深入研究了一系列影响放置成果的因素，包括学习成绩，实习订婚和人口统计变量。 通过检查ML算法的有效性，例如逻辑回归，决策树，随机森林和支持向量机器，本研究评估了它们在预测学生安置方面的准确性和功效。 从这种分析中获得的见解强调了实习经验和学术成就在塑造放置轨迹中的重要性。 此外，该研究阐明了模型选择和高参数调整在增强预测能力中的关键作用。 这项研究收集的发现为学生安置预测的复杂动态提供了宝贵的见解，从而有助于开发更精确，更可靠的ML模型，以帮助学生和教育机构浏览多方面的位置预测景观。 在整个进行此分析中，随机森林被认为是最合适的预测算法，其预测和不合格的学生的精度超过81.47％。 关键字：机器学习，监督学习，无监督的学习，行李，提升，交叉验证I. 但是猜怎么着？4教授，Vishwanath Karad博士的MIT世界和平大学浦那，印度摘要从学术界到劳动力的过渡标志着学生的关键关键，并能够预测他们的安置成功变得越来越重要。本文对用于预测学生安排的机器学习（ML）模型进行了彻底的比较分析。它深入研究了一系列影响放置成果的因素，包括学习成绩，实习订婚和人口统计变量。通过检查ML算法的有效性，例如逻辑回归，决策树，随机森林和支持向量机器，本研究评估了它们在预测学生安置方面的准确性和功效。从这种分析中获得的见解强调了实习经验和学术成就在塑造放置轨迹中的重要性。此外，该研究阐明了模型选择和高参数调整在增强预测能力中的关键作用。这项研究收集的发现为学生安置预测的复杂动态提供了宝贵的见解，从而有助于开发更精确，更可靠的ML模型，以帮助学生和教育机构浏览多方面的位置预测景观。在整个进行此分析中，随机森林被认为是最合适的预测算法，其预测和不合格的学生的精度超过81.47％。关键字：机器学习，监督学习，无监督的学习，行李，提升，交叉验证I.但是猜怎么着？使用的数据集有2966个记录，这些记录是从Kaggle和其他各种来源收集的，或者手动收集并转换为CSV文件进行此分析。简介放学后着陆是学生的一个非常重要的时刻。这就像他们所有辛勤工作的最终测试！通常，老师看成绩和论文，以查看学生是否适合公司。现在有一种新的方式，类似于巫术的壮举，可以猜测学生是否会被录用。它使用称为机器学习（ML）的超级智能计算机和程序。本研究论文就像一个侦探故事，弄清楚哪些ML程序是最好的猜测学生是否会找到工作的方法。我们将比较不同的方法，并查看哪种作用最顺利。我们还将窥视窗帘后面，看看这些程序用来做出猜测的线索。这些线索（称为功能）可能是在测试中成绩，学生在学校学科的表现，甚至他们从事课堂外的特殊项目。
500 007 Telangana State，印度https：//www.iict。
1 66503 Patil Gautam Shankar将军（不保留）UGC 2 66677 Abdul Malik Areekkadan OBC（仅非奶程层） Musaddique General（未保留）CSIR 6 66876 PALACHARA SAI PRASANNA总（未保留）项目助理7 66878 Silari Mohana Krishna将军（未保留）DST-INSPIRE 8 66885 Jagriti Mandal Mandal General（Un-Revered）UGC 9 66691-Durke durke durke tarkand-durke tarever（Un-Becorder） 66919 P Sravani General (Un-reserved) Project Assistant 11 66981 Shaik Parveen General (Un-reserved) DST-INSPIRE 12 67095 Bathula Maheswari General (Un-reserved) DST-INSPIRE 13 67147 Kshirsagar Switi Dattatraya General (Un-reserved) Project Assistant 14 67262 Antony Peter Raj A OBC (Non-Creamy Layer Only) Project Assistant 15 67266 Goparaju Rakesh OBC (Non-Creamy Layer Only) Project Assistant 16 67304 Priti Kumari OBC (Non-Creamy Layer Only) Project Assistant 17 67338 Kothuri Pranay SC Project Assistant 18 67363 Mathangi Sandeep SC Project Assistant 19 67405 Ravula Shivakumar OBC (Non-Creamy Layer Only) Project助理20 67464 Shanigarapu Varshitha obc（仅非冰淇淋层）项目助理21 67499 Banavath Shireesha将军（未保留的）DST-Inspire 22 67550 Raval Devraj Prakashandra Prakashandra（无保留）项目助理23 67571 OJA JOACHYARAYALAYALAYALAYALAYALAYALUE ERJITHAR JOACHYALUE ERJINE 7. OBC (Non-Creamy Layer Only) Project Assistant 25 67722 M Shivudu OBC (Non-Creamy Layer Only) Project Assistant 26 67897 Kallurkar Kailas Vishwanath General (Un-reserved) Project Assistant 27 67938 Yugender Raju L SC Sr. Technical Officer (2) 28 68017 Patekar Rohan Rajkumar General (Un-reserved) DST-INSPIRE
生物云计算的概念框架
Bio-Cloud计算的概念框架1教授。 Swati Vitkar，2教授。拉贾斯坦邦Jhunjhunu的JJT大学的Vishwanath Kale 1研究学者2讲师，S.I.E.S学院，Nerul，Nerul，Nerul，Navi Mumbai，Maharashtra swativitkar@gmail.com，kale_vishwanath@rediffmail.com摘要：生物学的访问范围很高，并且是在范围内实现的，并且可以进行访问，以实现自己的发展，并且可以进行研究，并且可以进行研究，并且可以进行研究，并且可以进行研究，并且可以进行研究，并且可以进行研究，并且可以进行数据访问，并且可以进行数据访问。数据库。新的“云计算”范式允许将大数据存储在远程服务器中，并使用Web服务有效地访问和检索数据。这样做，研究人员不需要下载，解析或集成不同的来源，因为数据始终是最新的，并且可以通过不同的客户端应用程序来检索。BioCloud是一个以科学为中心的技术平台，将大大提高人类治疗剂的发现。它旨在优化整个药物发现过程。BioCloud Computing已迅速成为一种令人兴奋的新范式，提供了一种具有挑战性的计算和服务模型。利用云计算技术，可以通过任何设备和任何设备提供生物信息学工具作为服务提供。使用大型生物图，其高度要求的算法以及突然的计算资源的硬件使大规模的生物数据分析成为生物云计算的有吸引力的测试案例。关键字 - Bio-Cloud Computing，SaaS，PaaS，Iaas I：I Troduction Biocloud Computing正在成为许多具有动态可扩展性和通过Internet的虚拟化资源作为服务的组织的可收养技术。II。II。The bioinformatics cloud platform is designed to provide biological information and data analysis services for the biotechnology company, the current operational capacity of the platform is in the software as a service (SaaS), to the follow-up business development process, allowing users to participate in the construction of the cloud platform, including the development of a PaaS (Platform as a Service), IaaS (Infrastructure as a Service)-based platform functionality This paper aims to explore the potential of “生物学的云计算”，以及如何在增强生物信息学研究人员和教育工作者之间的参与方面得到利用，以更好地理解和改善其实践，从而提高其研究成果的质量。云计算云计算是一个基于网络的计算模型，尤其是基于Internet，其任务是确保用户可以按需按需使用计算资源，并根据计量模式使用其使用款项。因此，正在创建一个新的业务模型，而其提供的服务正在成为计算资源[19]。
异常的大厅晶体或Moir´e Chern绝缘子？石墨烯Pentalyers中的自发性与显式翻译对称性
原子薄材料的高度可调的Moir'E异质结构的出现振兴了二维材料中复杂订单的探索。虽然对二维电子气体（2DEGS）的研究是一种古老的，例如导致发现整数和分数量子厅效应，但由于层之间的晶格间距不匹配或层之间的旋转角度的不匹配引起的Moir'E超级突变性增加了新的复杂性。这是因为纯静电门可以用于调整与完全填充由超级晶格形成的Bloch带所需的电子密度相当的，该级别的波长通常在数十纳米中。（相反，由于少数埃斯特罗姆的晶格尺度周期性，门控能否访问显微镜结构的特征。）除了允许实验者能够在单个样本中访问宽掺杂范围，在这种状态下，传统的2DEG近似将电子分散剂视为有效质量近似中的抛物线，通常不再适当，并且需要考虑到其充实的丰富度，包括与乐队拓扑的现象相连的太多。这些系统的第二个特征是，在相互作用效果等于或超过带宽的相互作用效果中，Moir´e重建的频段通常是“窄”的。因此，Moir´e异质结构已成为探索二维相互作用和拓扑相互作用的重要平台。[2]。）该评论专门用于Moir´e名册的相对较新的参赛者：与六边形硼（HBN）硝酸盐底物对齐的菱形诉状石墨烯（R5G）。首先，让我简要总结实验设置，然后再转向本评论的主要重点：他们的理论分析。（对实验的更详细讨论是在Ashvin Vishwanath的最新评论中（JCCM，2023年12月）。）n -layer菱形石墨烯由石墨烯层组成，这些石墨烯层以楼梯状模式堆叠。沿着堆叠方向捕获物理的层间隧道式汉密尔顿式隧道是让人联想到su-schrieffer-heefer模型，因为低能电子状态是限制在堆栈顶部和底部附近的“零模式”。这些“零模式”的分散体表现出n倍带触摸和从单个石墨烯层∗继承的山谷变性。如果多层的一侧（几乎）与HBN对齐，那么石墨烯和HBN之间的轻微晶格不匹配会强烈修改频带结构，从而导致几乎平坦的频段对垂直位移位移场的应用非常敏感。（许多不同的作品都研究了Pentalyer的单粒子物理；在d的较大值下进行了R5G-HBN [1]的实验，其中单粒子计算名义上给出了Chern数字C =±5的传导带（valleys以相等的和相反的方式，以时间逆转对称性的方式获得了相等和相反的数字），但与其他频段相比隔离很差（这些频段非常小）（非常小）。这使得两个实验结果非常引人注目：